科研需要AI，AI需要什么

第二道坎，是标准与利益的协调。42项标准先行先用，再上升为行业标准，路径清晰。但不同机构、不同平台、不同领域能否愿意用、用得好？

李猛力对此有清醒判断：协同，意味着利益必须重新分配。授权机制、激励机制和收益分配机制是否可持续，是绕不开的考题。

第三道坎，是公共能力的反哺。成员以资源、能力、专业、场景投入共建，最终要形成公共能力并反哺成员。

孙凝晖表示，联盟要推动科技语料资源和加工能力的基础设施化，建设国家高质量科技语料资源的战略保障基地、国家智能就绪语料集成服务的协同枢纽。

如果只停留在资源汇聚，不能推动模型迭代、科研任务和产业场景验证，生态价值就难以充分释放。

曲建升表示，下一步联盟将重点聚焦五大任务：联合共建高质量科技语料，推进智能就绪科技语料集成服务，深化国家科技语料基础设施协同建设，强化标准、质量与可信治理，开展AI4S模型与应用场景联合验证。

的确，联盟成立只是开始。真正的考验，是把“生态”从愿景变成机制，从机制变成能力，从能力变成科研一线看得见、用得上的支撑。（记者 崔兴毅）

编辑：HN008